AI Ensemble

머신러닝에서 여러개의 모델을 학습시켜 그 모델들의 예측결과들을 이용해 하나의 모델보다 더 나은 값을 예측하는 방법을 말한다. 이러한 방법을 앙상블 학습 (ensemble learning) 또는 (ensemble method)이라고 한다. 앙상블 방법 앙상블 학습의 대표적인 예로는 랜덤 포레스트 (Random Forest)가 있다. 랜덤포레스트는 여러개의 의사결정나무(decision tree)들을 생성한 다음, 각 개별 트리의 예측값들 중에서 가장 많은 선택을 받은 클래스(또는 label)로 예측하는 알고리즘이다.